GPS测定坐标转换至地方坐标

GPS测量得到的是WGS-84中的地心空间直角坐标，而工程施工中通常使用地方独立坐标系，要求得到地方平面坐标。平面转换模型原理简单，数值稳定可靠，但只能适用于小范围的GPS测量。空间转换模型可用于大范围GPS测量，分为七参数转换和三参数转换两种。鉴于北京54坐标的大地高通常不能精确已知，对这两种参数转换方法得到的平面坐标的精度进行了比较，得出大地高精度主要表现为对高程的影响，对平面坐标影响较小的结论，同时，还讨论了七参数与三参数对转换结果的影响。     

GPS卫星轨道数值积分与广播星历及IGS精密星历的比较

本文采用作者自编的SPPORB IT程序,对GPS卫星轨道的运动方程进行Adam s数值积分求解,同时利用广播星历计算卫星轨道坐标,然后将两者结果同IGS精密星历提供的卫星坐标进行比较,并探讨其轨道误差,计算结果显示广播星历与精密星历差值在2m左右,而数值积分与精密星历的差值在2 cm左右,进一步的分析表明前者误差较大是没有考虑卫星所受的太阳光压、日月引力等影响,而后者考虑了这些影响。鉴于IGS提供的是地固系坐标,而本文数值积分是在惯性系坐标系下进行的,因此本文还举例对惯性坐标系和地固系之间的坐标转换进行了描述。最后,通过实例说明SPPORB IT程序的稳定性以及Adam s数值积分方法的有效性。     

水汽辐射计资料在GPS精密定位中的应用

针对GPS基线解算中的大气延迟误差,引用并址的气象数据和水汽辐射计的水汽数据,使用GAMIT软件进行基线解算。通过几组结果的对比分析,探讨大气延迟的影响。结果表明引入水汽辐射计的水汽观测数据,对于106m的基线能够产生厘米级的差异。     

简便实用的GPS网平差模型

采用数值微商求偏导数的方法，从而使ＧＰＳ网平差的计算模型非常简洁，选用平面坐标和大地高作为平差参数，可以方便地简化为平面网或高程网，加入地面归心数据和常规观测变得十分容易。     

利用区域GPS网进行高海拔流动站的对流层延迟量内插

对流层延迟是全球导航卫星系统（GNSS）计算的主要误差之一,其模型精度对测站坐标解算有较大影响,在高程方向尤为明显。因此,有必要对不同的对流层延迟改正模型的适用性进行评估。采用SHA解算了中国陆态网GNSS跟踪站的对流层天顶延迟数据,对常用的对流层改正模型EGNOS/UNB3m/GPT/GPT2的天顶延迟量在中国不同区域、不同季节的适用性进行了分析。结果显示,4种模型的RMS均为4~5 cm,各模型RMS之差小于1 cm,其中GPT2模型的RMS最小;4种模型的平均偏差（BIAS）为1 cm左右,GPT2模型的BIAS最大,为1.5 cm;时间上,各个模型在夏季精度普遍较低,这是因为夏季水汽丰富,对流层湿延迟变化较大;空间上,各模型在东南沿海精度较低,因为东南沿海气候湿润,湿延迟变化较大;各模型精度对测站高程不敏感,精度在比较高的测站并无明显降低。通过对不同模型在中国区域的精度分析,验证该改正模型可以为中国区域用户的对流层模型的选择提供一定的参考。     

基于CORS数据反演江苏上空电离层电子密度

本文利用IRI2007模型和江苏CORS网数据,结合附加约束的同时迭代重构算法,反演了地磁平静日江苏上空电子密度的结构分布。结果表明,整个研究区域电子密度在不同纬度和不同高度上存在明显的日变特征,电子密度最大值出现在北京时13～15时,随着时间推移,峰值幅度衰减;白天出现明显的E层,夜晚消失;反演结果说明了电离层三维层析技术为监测电离层时空结构提供了一种强有力的实验支持。     

GPS精密定位中的海潮位移改正

根据海洋负荷潮理论，利用NAO99b全球海潮模型，计算了中国部分IGS站的海潮位移改正，并将海潮位移改正应用到GPS数据处理当中。在GAMIT软件的解算过程中，分别按加入和不加入海潮位移改正，对GPS基线分量和测站坐标分别进行了计算和比较分析。结果表明，海潮位移改正无论是对GPS基线分量还是对测站坐标，都有一定的影响。     

沉管沉放的实时监测

介绍了在沉管隧道施工中,实时监测沉管沉放的一种测量方法.它利用全站仪观测数据,通过坐标系之间的坐标转换,实时计算沉管管体特征点的坐标,从而对沉管的沉放过程进行实时监测.     

基于不同模型的相对海平面变化分析

采用多种方法和3种模型分析了东方、海口、北海、闸坡、香港、汕尾、厦门、坎门、吕四、那霸、名濑、连云港、石臼所、大连共14个验潮站22年逐时海平面序列的相对海平面变化,主要包括趋势与周期项提取和未来月均海平面预测两大方面,比较了各种方法分析所得结果的相似性与差异性。结果表明:各验潮站的海平面均在逐渐上升,上升速率在1~3 mm/a之间,平均值为2.3 mm/a;各站的周期项也不一样,但基本都包含周年和半年项。发现一些方法组合时可能会出现异常情况,例如模型趋势项选择不同的形式,可能会导致所求速率出现正负截然相反的情形,不同的周期寻找方法所确定的周期也存在一定差异。各种方法的预测效果相差不大,预测残差基本都在±2 dm以内,基于奇异谱分析的均生函数的长期预测效果要明显优于带周期项的灰色模型和传统模型,但短期预测效果相差不大。     

利用遗传优化LSSVR进行导航卫星钟差预报

为提高导航卫星钟差预报的精度,提出了一种最小二乘支持向量回归(LSSVR)和遗传算法(GA)相结合的导航卫星钟差预报方法。根据卫星钟差序列变化的非线性特征,选用高斯径向基函数(RBF)建立卫星钟差LSSVR预测模型。针对LSSVR模型的参数选择问题,引入GA对不同星座以及原子钟类型预测模型的参数进行搜索寻优。该方法能够在较大范围内自动确定优化参数,提高LSSVR的泛化性能。将所提出的方法用于GPS卫星钟差的短期预报,并与常规预报方法进行对比。结果表明,GA-LSSVR模型对不同星座以及原子钟类型钟差预报均表现出良好的稳健性,能够在一定程度上抑制钟差预报误差随时间延长不断增大的问题,整体预报精度优于常规方法。